Articles de revues sur le sujet « Automated Segmentation Method »
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Harkey, Matthew S., Nicholas Michel, Christopher Kuenze, Ryan Fajardo, Matt Salzler, Jeffrey B. Driban et Ilker Hacihaliloglu. « Validating a Semi-Automated Technique for Segmenting Femoral Articular Cartilage on Ultrasound Images ». CARTILAGE 13, no 2 (avril 2022) : 194760352210930. http://dx.doi.org/10.1177/19476035221093069.
Texte intégralWang, Yang, Yihao Chen, Hao Yuan et Cheng Wu. « An automated learning method of semantic segmentation for train autonomous driving environment understanding ». International Journal of Advances in Intelligent Informatics 10, no 1 (29 février 2024) : 148. http://dx.doi.org/10.26555/ijain.v10i1.1521.
Texte intégralKemnitz, Jana, Christian F. Baumgartner, Felix Eckstein, Akshay Chaudhari, Anja Ruhdorfer, Wolfgang Wirth, Sebastian K. Eder et Ender Konukoglu. « Clinical evaluation of fully automated thigh muscle and adipose tissue segmentation using a U-Net deep learning architecture in context of osteoarthritic knee pain ». Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine 33, no 4 (23 décembre 2019) : 483–93. http://dx.doi.org/10.1007/s10334-019-00816-5.
Texte intégralBuser, Myrthe A. D., Alida F. W. van der Steeg, Marc H. W. A. Wijnen, Matthijs Fitski, Harm van Tinteren, Marry M. van den Heuvel-Eibrink, Annemieke S. Littooij et Bas H. M. van der Velden. « Radiologic versus Segmentation Measurements to Quantify Wilms Tumor Volume on MRI in Pediatric Patients ». Cancers 15, no 7 (1 avril 2023) : 2115. http://dx.doi.org/10.3390/cancers15072115.
Texte intégralMatin-Mann, Farnaz, Ziwen Gao, Chunjiang Wei, Felix Repp, Eralp-Niyazi Artukarslan, Samuel John, Dorian Alcacer Labrador, Thomas Lenarz et Verena Scheper. « Development and In-Silico and Ex-Vivo Validation of a Software for a Semi-Automated Segmentation of the Round Window Niche to Design a Patient Specific Implant to Treat Inner Ear Disorders ». Journal of Imaging 9, no 2 (20 février 2023) : 51. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging9020051.
Texte intégralSunoqrot, Mohammed R. S., Kirsten M. Selnæs, Elise Sandsmark, Gabriel A. Nketiah, Olmo Zavala-Romero, Radka Stoyanova, Tone F. Bathen et Mattijs Elschot. « A Quality Control System for Automated Prostate Segmentation on T2-Weighted MRI ». Diagnostics 10, no 9 (18 septembre 2020) : 714. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics10090714.
Texte intégralClark, A. E., B. Biffi, R. Sivera, A. Dall'Asta, L. Fessey, T. L. Wong, G. Paramasivam, D. Dunaway, S. Schievano et C. C. Lees. « Developing and testing an algorithm for automatic segmentation of the fetal face from three-dimensional ultrasound images ». Royal Society Open Science 7, no 11 (novembre 2020) : 201342. http://dx.doi.org/10.1098/rsos.201342.
Texte intégralNguyen, Philon, Thanh An Nguyen et Yong Zeng. « Segmentation of design protocol using EEG ». Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis and Manufacturing 33, no 1 (3 avril 2018) : 11–23. http://dx.doi.org/10.1017/s0890060417000622.
Texte intégralNishiyama, Daisuke, Hiroshi Iwasaki, Takaya Taniguchi, Daisuke Fukui, Manabu Yamanaka, Teiji Harada et Hiroshi Yamada. « Deep generative models for automated muscle segmentation in computed tomography scanning ». PLOS ONE 16, no 9 (10 septembre 2021) : e0257371. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0257371.
Texte intégralG, Mohandass, Hari Krishnan G et Hemalatha R J. « An approach to automated retinal layer segmentation in SDOCT images ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 2.25 (3 mai 2018) : 56. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.25.12371.
Texte intégralYang, Xin, Chaoyue Liu, Hung Le Minh, Zhiwei Wang, Aichi Chien et Kwang-Ting (Tim) Cheng. « An automated method for accurate vessel segmentation ». Physics in Medicine and Biology 62, no 9 (6 avril 2017) : 3757–78. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/aa6418.
Texte intégralJaware, Tushar H., K. B. Khanchandani et Anita Zurani. « An Accurate Automated Local Similarity Factor-Based Neural Tree Approach toward Tissue Segmentation of Newborn Brain MRI ». American Journal of Perinatology 36, no 11 (15 décembre 2018) : 1157–70. http://dx.doi.org/10.1055/s-0038-1675375.
Texte intégralHalawa, Abdelrahman, Shehab Gamalel-Din et Abdurrahman Nasr. « EXPLOITING BERT FOR MALFORMED SEGMENTATION DETECTION TO IMPROVE SCIENTIFIC WRITINGS ». Applied Computer Science 19, no 2 (30 juin 2023) : 126–41. http://dx.doi.org/10.35784/acs-2023-20.
Texte intégralBowes, Michael Antony, Gwenael Alain Guillard, Graham Richard Vincent, Alan Donald Brett, Christopher Brian Hartley Wolstenholme et Philip Gerard Conaghan. « Precision, Reliability, and Responsiveness of a Novel Automated Quantification Tool for Cartilage Thickness : Data from the Osteoarthritis Initiative ». Journal of Rheumatology 47, no 2 (15 avril 2019) : 282–89. http://dx.doi.org/10.3899/jrheum.180541.
Texte intégralPociask, Elżbieta, Krzysztof Piotr Malinowski, Magdalena Ślęzak, Joanna Jaworek-Korjakowska, Wojciech Wojakowski et Tomasz Roleder. « Fully Automated Lumen Segmentation Method for Intracoronary Optical Coherence Tomography ». Journal of Healthcare Engineering 2018 (26 décembre 2018) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2018/1414076.
Texte intégralMASSOPTIER, LAURENT, AVISHKAR MISRA, ARCOT SOWMYA et SERGIO CASCIARO. « COMBINING GRAPH-CUT TECHNIQUE AND ANATOMICAL KNOWLEDGE FOR AUTOMATIC SEGMENTATION OF LUNGS AFFECTED BY DIFFUSE PARENCHYMAL DISEASE IN HRCT IMAGES ». International Journal of Image and Graphics 11, no 04 (octobre 2011) : 509–29. http://dx.doi.org/10.1142/s0219467811004202.
Texte intégralBouzid-Daho, Abdellatif, Naima Sofi, Schahrazad Soltane et Patrick Siarry. « Automated detection in microscopic images using segmentation ». Brazilian Journal of Technology 7, no 2 (30 avril 2024) : e69317. http://dx.doi.org/10.38152/bjtv7n2-003.
Texte intégralSun, Yusen, Xingji Jin, Timo Pukkala et Fengri Li. « A Comparison of Four Methods for Automatic Delineation of Tree Stands from Grids of LiDAR Metrics ». Remote Sensing 14, no 24 (7 décembre 2022) : 6192. http://dx.doi.org/10.3390/rs14246192.
Texte intégralXiong, Hui, Laith R. Sultan, Theodore W. Cary, Susan M. Schultz, Ghizlane Bouzghar et Chandra M. Sehgal. « The diagnostic performance of leak-plugging automated segmentation versus manual tracing of breast lesions on ultrasound images ». Ultrasound 25, no 2 (25 janvier 2017) : 98–106. http://dx.doi.org/10.1177/1742271x17690425.
Texte intégralGolkar, Ehsan, Hossein Rabbani et Ashrani Aizzuddin Abd. Rahni. « Inter-subject Registration-based Segmentation of Thoracic-Abdominal Organs in 4 Dimensional Magnetic Resonance Imaging ». Jurnal Kejuruteraan 33, no 4 (30 novembre 2021) : 1045–51. http://dx.doi.org/10.17576/jkukm-2021-33(4)-26.
Texte intégralTran, Carol, Orit Glenn, Christopher Hess et Andreas Rauschecker. « 4252 Automated Fetal Brain Volumetry on Clinical Fetal MRI Using Convolutional Neural Network ». Journal of Clinical and Translational Science 4, s1 (juin 2020) : 45–46. http://dx.doi.org/10.1017/cts.2020.169.
Texte intégralJin, Felix Q., Anna E. Knight, Adela R. Cardones, Kathryn R. Nightingale et Mark L. Palmeri. « Semi-automated weak annotation for deep neural network skin thickness measurement ». Ultrasonic Imaging 43, no 4 (11 mai 2021) : 167–74. http://dx.doi.org/10.1177/01617346211014138.
Texte intégralJiang, Huiyan, Shaojie Li et Siqi Li. « Registration-Based Organ Positioning and Joint Segmentation Method for Liver and Tumor Segmentation ». BioMed Research International 2018 (24 septembre 2018) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2018/8536854.
Texte intégralChoi, Woorim, Chul-Ho Kim, Hyein Yoo, Hee Rim Yun, Da-Wit Kim et Ji Wan Kim. « Development and validation of a reliable method for automated measurements of psoas muscle volume in CT scans using deep learning-based segmentation : a cross-sectional study ». BMJ Open 14, no 5 (mai 2024) : e079417. http://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2023-079417.
Texte intégralLee, Seyoung, Kai Zhang, Jeeyeon Lee, Peter Haseok Kim, Amogh Hiremath, Salie Lee, Monica Yadav et al. « Abstract 2595 : Accelerated and precise tumor segmentation in NSCLC : A comparative analysis of automated ClickSeg and manual annotation for radiomics ». Cancer Research 84, no 6_Supplement (22 mars 2024) : 2595. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2024-2595.
Texte intégralZemborain, Zane Zenon, Matias Soifer, Nadim S. Azar, Sofia Murillo, Hazem M. Mousa, Victor L. Perez et Sina Farsiu. « Open-Source Automated Segmentation of Neuronal Structures in Corneal Confocal Microscopy Images of the Subbasal Nerve Plexus With Accuracy on Par With Human Segmentation ». Cornea 42, no 10 (7 juillet 2023) : 1309–19. http://dx.doi.org/10.1097/ico.0000000000003319.
Texte intégralMoëll, Mattias K., et Lloyd A. Donaldson. « COMPARISON OF SEGMENTATION METHODS FOR DIGITAL IMAGE ANALYSIS OF CONFOCAL MICROSCOPE IMAGES TO MEASURE TRACHEID CELL DIMENSIONS ». IAWA Journal 22, no 3 (2001) : 267–88. http://dx.doi.org/10.1163/22941932-90000284.
Texte intégralYu, Zechen, Zhongping Chen, Yang Yu, Haichen Zhu, Dan Tong et Yang Chen. « An automated ASPECTS method with atlas-based segmentation ». Computer Methods and Programs in Biomedicine 210 (octobre 2021) : 106376. http://dx.doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.106376.
Texte intégralWeiwei, Xing, Wang Weiqiang, Bao Peng, Sun Liya et Tong Leiming. « A novel method for automated human behavior segmentation ». Computer Animation and Virtual Worlds 27, no 5 (12 avril 2016) : 501–14. http://dx.doi.org/10.1002/cav.1690.
Texte intégralWan, Guo Chun, Meng Meng Li, He Xu, Wen Hao Kang, Jin Wen Rui et Mei Song Tong. « XFinger-Net : Pixel-Wise Segmentation Method for Partially Defective Fingerprint Based on Attention Gates and U-Net ». Sensors 20, no 16 (10 août 2020) : 4473. http://dx.doi.org/10.3390/s20164473.
Texte intégralWang, Yuliang, Tongda Lu, Xiaolai Li, Shuai Ren et Shusheng Bi. « Robust nanobubble and nanodroplet segmentation in atomic force microscope images using the spherical Hough transform ». Beilstein Journal of Nanotechnology 8 (1 décembre 2017) : 2572–82. http://dx.doi.org/10.3762/bjnano.8.257.
Texte intégralMukondiwa, Daisy Thembelihle, YongTao Shi et Chao Gao. « A Prostate Boundary Localization and Edge Denoising Algorithm ». East African Journal of Information Technology 7, no 1 (30 avril 2024) : 108–20. http://dx.doi.org/10.37284/eajit.7.1.1900.
Texte intégralIglesias-Rey, Sara, Felipe Antunes-Santos, Cathleen Hagemann, David Gómez-Cabrero, Humberto Bustince, Rickie Patani, Andrea Serio, Bernard De Baets et Carlos Lopez-Molina. « Unsupervised Cell Segmentation and Labelling in Neural Tissue Images ». Applied Sciences 11, no 9 (21 avril 2021) : 3733. http://dx.doi.org/10.3390/app11093733.
Texte intégralArafati, Arghavan, Daisuke Morisawa, Michael R. Avendi, M. Reza Amini, Ramin A. Assadi, Hamid Jafarkhani et Arash Kheradvar. « Generalizable fully automated multi-label segmentation of four-chamber view echocardiograms based on deep convolutional adversarial networks ». Journal of The Royal Society Interface 17, no 169 (août 2020) : 20200267. http://dx.doi.org/10.1098/rsif.2020.0267.
Texte intégralKazerooni, Anahita Fathi, Nastaran Khalili, Debanjan Haldar, Karthik Viswanathan, Ariana Familiar, Sina Bagheri, Hannah Anderson et al. « IMG-05. A MULTI-INSTITUTIONAL AND MULTI-HISTOLOGY PEDIATRIC-SPECIFIC BRAIN TUMOR SUBREGION SEGMENTATION TOOL : FACILITATING RAPNO-BASED ASSESSMENT OF TREATMENT RESPONSE ». Neuro-Oncology 25, Supplement_1 (1 juin 2023) : i47. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noad073.182.
Texte intégralAgnihotri, Aditya. « An Efficient and Clinical-Oriented 3D Liver Segmentation Method ». Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT) 10, no 2 (10 septembre 2019) : 1015–21. http://dx.doi.org/10.17762/turcomat.v10i2.13584.
Texte intégralQiu, Bingjiang, Jiapan Guo, Joep Kraeima, Haye Hendrik Glas, Weichuan Zhang, Ronald J. H. Borra, Max Johannes Hendrikus Witjes et Peter M. A. van Ooijen. « Recurrent Convolutional Neural Networks for 3D Mandible Segmentation in Computed Tomography ». Journal of Personalized Medicine 11, no 6 (31 mai 2021) : 492. http://dx.doi.org/10.3390/jpm11060492.
Texte intégralKumar, S. Pramod, et Mrityunjaya V. Latte. « Fully Automated Segmentation of Lung Parenchyma Using Break and Repair Strategy ». Journal of Intelligent Systems 28, no 2 (24 avril 2019) : 275–89. http://dx.doi.org/10.1515/jisys-2017-0020.
Texte intégralArsenescu, Tudor, Radu Chifor, Tiberiu Marita, Andrei Santoma, Andrei Lebovici, Daniel Duma, Vitalie Vacaras et Alexandru Florin Badea. « 3D Ultrasound Reconstructions of the Carotid Artery and Thyroid Gland Using Artificial-Intelligence-Based Automatic Segmentation—Qualitative and Quantitative Evaluation of the Segmentation Results via Comparison with CT Angiography ». Sensors 23, no 5 (3 mars 2023) : 2806. http://dx.doi.org/10.3390/s23052806.
Texte intégralChen, Junjie, Qian Su, Yunbin Niu, Zongyu Zhang et Jinghao Liu. « A Handheld LiDAR-Based Semantic Automatic Segmentation Method for Complex Railroad Line Model Reconstruction ». Remote Sensing 15, no 18 (13 septembre 2023) : 4504. http://dx.doi.org/10.3390/rs15184504.
Texte intégralP, Mathumetha, Sivakumar Rajagopal, Shailly Vaidya et Basim Alhadidi. « Automated Detection of Pneumothorax Using Frontal Chest X-rays ». ECS Transactions 107, no 1 (24 avril 2022) : 861–72. http://dx.doi.org/10.1149/10701.0861ecst.
Texte intégralMihelic, Samuel A., William A. Sikora, Ahmed M. Hassan, Michael R. Williamson, Theresa A. Jones et Andrew K. Dunn. « Segmentation-Less, Automated, Vascular Vectorization ». PLOS Computational Biology 17, no 10 (8 octobre 2021) : e1009451. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009451.
Texte intégralDury, Richard, Rob Dineen, Anbarasu Lourdusamy et Richard Grundy. « Semi-automated medulloblastoma segmentation and influence of molecular subgroup on segmentation quality ». Neuro-Oncology 21, Supplement_4 (octobre 2019) : iv14. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noz167.060.
Texte intégralYe, Yaojiang, Zixin Luo, Zhengxuan Qiu, Kangyang Cao, Bingsheng Huang, Lei Deng, Weijing Zhang et al. « Radiomics Prediction of Muscle Invasion in Bladder Cancer Using Semi-Automatic Lesion Segmentation of MRI Compared with Manual Segmentation ». Bioengineering 10, no 12 (25 novembre 2023) : 1355. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering10121355.
Texte intégralChen, Yen Sheng, Chung Hua Chen, Yuh Ming Chang et Chun Chih Chang. « Comparing Level Set Method and Canny Algorithm for Edge Detection to Tongue Diagnosis in Traditional Chinese Medicine ». Applied Mechanics and Materials 236-237 (novembre 2012) : 783–86. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.236-237.783.
Texte intégralMeiburger, Kristen M., Massimo Salvi, Giulia Rotunno, Wolfgang Drexler et Mengyang Liu. « Automatic Segmentation and Classification Methods Using Optical Coherence Tomography Angiography (OCTA) : A Review and Handbook ». Applied Sciences 11, no 20 (18 octobre 2021) : 9734. http://dx.doi.org/10.3390/app11209734.
Texte intégralYe, Guochang, et Mehmet Kaya. « Automated Cell Foreground–Background Segmentation with Phase-Contrast Microscopy Images : An Alternative to Machine Learning Segmentation Methods with Small-Scale Data ». Bioengineering 9, no 2 (18 février 2022) : 81. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering9020081.
Texte intégralAbdullah, Bassem A., Akmal A. Younis et Nigel M. John. « Multi-Sectional Views Textural Based SVM for MS Lesion Segmentation in Multi-Channels MRIs ». Open Biomedical Engineering Journal 6, no 1 (9 mai 2012) : 56–72. http://dx.doi.org/10.2174/1874120701206010056.
Texte intégralPaing, May Phu, Supan Tungjitkusolmun, Toan Huy Bui, Sarinporn Visitsattapongse et Chuchart Pintavirooj. « Automated Segmentation of Infarct Lesions in T1-Weighted MRI Scans Using Variational Mode Decomposition and Deep Learning ». Sensors 21, no 6 (10 mars 2021) : 1952. http://dx.doi.org/10.3390/s21061952.
Texte intégralGuo, Fan, Xin Zhao, Beiji Zou et Yixiong Liang. « Automatic Retinal Image Registration Using Blood Vessel Segmentation and SIFT Feature ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 31, no 11 (11 avril 2017) : 1757006. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001417570063.
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